Spécialisation Ciencia de datos

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Spécialisation Ciencia de datos

Comienza tu carrera en ciencia de datos. Entiende el proceso para desarrollar proyectos basados en datos, principalmente de ciencia de datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos, usando herramientas y lenguajes de un científico de datos.

Instructeurs : Maria Del Pilar Villamil Giraldo

6 206 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.6

(146 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con datos disponibles por medio de herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python
Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Supervised Learning

Détails à connaître

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Enseigné en Espagnol

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 3 séries de cours

Este programa en ciencia de datos te permite conocer y desarrollar las principales habilidades técnicas para aportar como miembro de un equipo en un proyecto de ciencia de datos. Estas habilidades cada vez son más apetecidas por el mercado y es por ello que nuestros temas incluyen conocimientos básicos en modelos descriptivos basados en estadística, modelos predictivos basados en aprendizaje de máquina, y técnicas para integrar, explorar y preparar datos, tanto estructurados como no estructurados, utilizando el lenguaje de programación Python y librerías de manipulación y análisis de datos.

Projet d'apprentissage appliqué

Descripción de los proyectos: Los estudiantes pueden aplicar lo aprendido en casos relacionados con los sectores inmobiliario, medio ambiente y recursos humanos, utilizando datos similares a los que se manejan en el contexto real. Es así como podrán acercarse a participar en el desarrollo de proyectos centrados en datos y fortalecer sus habilidades de científicos de datos.

Introducción a la ciencia de datos aplicada

COURS 119 heures

Ce que vous apprendrez

Identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos y la metodología ASUM-DM para proyectos de ciencia de datos
Hacer uso de la estadística descriptiva y exploratoria univariada a través de la herramienta Jupyter Notebook para entender datos y resultados
Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis que involucran más de una variable con el fin de validar hipótesis

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Descriptive Statistics

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Design Thinking

Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Catégorie : Correlation Analysis

Catégorie : Probability & Statistics

Catégorie : Statistics

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Data Science

Catégorie : Business Analytics

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Data Modeling

Modelos predictivos con aprendizaje automático

COURS 220 heures

Ce que vous apprendrez

Comprender qué es el aprendizaje automático y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas técnicas.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático en Python.
Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación del modelo.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Decision Tree Learning

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Data Ethics

Integración y preparación de datos

COURS 319 heures

Ce que vous apprendrez

Comprender qué proceso de exploración, transformación e integración de datos, se requiere para formular una solución a un problema centrado en datos.
Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Compilation

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Data Science

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Instructeurs

Maria Del Pilar Villamil Giraldo

Universidad de los Andes

3 Cours9 481 apprenants

Offert par

Universidad de los Andes

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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Foire Aux Questions

Este programa especializado consta de 3 cursos de 4 semanas. Idealmente este programa te tomaría alrededor de 12 semanas (3 meses aproximadamente) en finalizar y aprobar todos los contenidos. Recuerda que puedes tomarte más o menos tiempo, pues estos cursos te permiten avanzar a tu propio ritmo.

CPersonas con conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales.

Consideramos que si tomas los cursos en el siguiente orden, podrás aprovechar al máximo esta especialización.

Introducción a la ciencia de datos aplicada
Modelos predictivos con aprendizaje automático
Integración y preparación de datos

Al finalizar el programa especializado estarás en capacidad de :

Entender el proceso que hay que llevar a cabo para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos.
Utilizar herramientas y lenguajes de un científico de datos.
Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis que involucran más de una variable a través de la herramienta Jupyter Notebook con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python.
Aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, con el fin de llevarlas a un formato adecuado para los análisis a realizar.

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